队列训练向后转是通过将模型在之前的训练中学习过的参数以较低的学习率重新训练来实现的。
队列训练通常用于解决样本不平衡的问题，它通过在采样时对样本进行按比例采样实现样本均衡。
在这个过程中，我们希望使用训练好的部分模型作为初始值，并且只学习比初始值略高的权重值，避免过度修正模型中已经学习好的部分。
队列训练是一种有效的训练模型的方法，它通常用于深度学习中，例如图像分类、语音识别等任务。
在实际应用中，我们需要根据具体的情况来选择模型并设置合适的超参数，以获得较好的效果。
具体这样做。
听到向后转的口令中的“转”字以后，右脚后跟着地，左脚后跟抬起。以右脚后跟为圆心，向右旋转180度。左脚脚尖跟着转动，转向完成后，左脚提起，跟右脚后跟并齐，成60度角。两手放于裤子中缝处，成立正姿势。这个向后转的动作就完成了。
